一文读懂BERT中的WordPiece

1. 前言

2018年最火的论文要属google的BERT,不过今天我们不介绍BERT的模型,而是要介绍BERT中的一个小模块WordPiece。

2. WordPiece原理

现在基本性能好一些的NLP模型,例如OpenAI GPT,google的BERT,在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片,其实就是这个意思。

WordPiece的一种主要的实现方式叫做BPE(Byte-Pair Encoding)双字节编码。

BPE的过程可以理解为把一个单词再拆分,使得我们的此表会变得精简,并且寓意更加清晰。

比如"loved","loving","loves"这三个单词。其实本身的语义都是“爱”的意思,但是如果我们以单词为单位,那它们就算不一样的词,在英语中不同后缀的词非常的多,就会使得词表变的很大,训练速度变慢,训练的效果也不是太好。

BPE算法通过训练,能够把上面的3个单词拆分成"lov","ed","ing","es"几部分,这样可以把词的本身的意思和时态分开,有效的减少了词表的数量。

3. BPE算法

BPE的大概训练过程:首先将词分成一个一个的字符,然后在词的范围内统计字符对出现的次数,每次将次数最多的字符对保存起来,直到循环次数结束。

我们模拟一下BPE算法。

我们原始词表如下:

{'l o w e r ': 2, 'n e w e s t ': 6, 'w i d e s t ': 3, 'l o w ': 5}

其中的key是词表的单词拆分层字母,再加代表结尾,value代表词出现的频率。

下面我们每一步在整张词表中找出频率最高相邻序列,并把它合并,依次循环。

原始词表 {'l o w e r </w>': 2, 'n e w e s t </w>': 6, 'w i d e s t </w>': 3, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('s', 't') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'n e w e st </w>': 6, 'l o w e r </w>': 2, 'w i d e st </w>': 3, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('e', 'st') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'l o w e r </w>': 2, 'l o w </w>': 5, 'w i d est </w>': 3, 'n e w est </w>': 6}
出现最频繁的序列 ('est', '</w>') 9
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'l o w e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'l o w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('l', 'o') 7
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'lo w e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'lo w </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('lo', 'w') 7
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'n e w est</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('n', 'e') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'ne w est</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('w', 'est</w>') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'ne west</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('ne', 'west</w>') 6
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'newest</w>': 6, 'low </w>': 5}
出现最频繁的序列 ('low', '</w>') 5
合并最频繁的序列后的词表 {'w i d est</w>': 3, 'low e r </w>': 2, 'newest</w>': 6, 'low</w>': 5}
出现最频繁的序列 ('i', 'd') 3
合并最频繁的序列后的词表 {'w id est</w>': 3, 'newest</w>': 6, 'low</w>': 5, 'low e r </w>': 2}

这样我们通过BPE得到了更加合适的词表了,这个词表可能会出现一些不是单词的组合,但是这个本身是有意义的一种形式,加速NLP的学习,提升不同词之间的语义的区分度。

4. 学习资料

介绍一些关于WordPiece和BPE的资料供同学们参考。

5. 总结

WordPiece或者BPE这么好,我们是不是哪里都能这么用呢?其实在我们的中文中不是很适用。首先我们的中文不像英文或者其他欧洲的语言一样通过空格分开,我们是连续的。其次我们的中文一个字就是一个最小的单元,无法在拆分的更小了。在中文中一般的处理方式是两中,分词和分字。理论上分词要比分字好,因为分词更加细致,语义分的更加开。分字简单,效率高,词表也很小,常用字就3000左右。

posted @ 2019-01-04 23:48  hyc339408769  阅读(34551)  评论(6编辑  收藏  举报